在图像描述任务中，SCA-CNN（Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning）引入了一种空间与通道级注意力机制，该机制在CNN的多层三维特征图中学习每个特征与隐藏状态之间的联系，而不仅仅是使用CNN部分的输出。SCA-CNN的通道级注意力机制在视觉上可以被理解为一个选...
1.这是一种spatial and channel-wise的attention机制,这种attention机制学习的是多层3D-feature map中的每一个feature与hidden state之间的联系,也就是在CNN中引入attention,而不是单单使用CNN部分的输出。 2.基于channel-wise的attention机制就可以被视为是一个根据上下文语义选取相关语义特征的过程。比如图中的例子,当...
通道注意力(Channel-wise Attention): 对每个通道应用空间均值池化,得到通道特征v: 通道注意力因子β: 框架结构1通道-空间: 如图2所示,现在通道特征上应用注意力机制,然后再空间特征上应用。 其中fc()为特征映射通道与对应通道权值的乘机。 框架结构2空间-通道: 框架结构3空间、通道集成到一个结构: 每个标量特征都...
SCA-CNN充分利用了CNN的特点,产生了关注的图像特征:空间性、渠道智能性和多层次性,从而在热门基准上实现了最先进的性能。SCA-CNN的贡献不仅是更强大的注意力模型,而且更好地理解了在句子生成过程中CNN的注意力在哪里(即空间)和什么(即通道方面)的演变。在未来的工作中,我们打算在SCA-CNN中引入时间注意,以便在不...
channel-wise graph attention operator (cGAO)只考虑节点本身信息而不考虑邻接矩阵信息来减少空间复杂度 作者先是介绍了普通的graph attention operator (GAO)操作: A--邻接矩阵 作者认为A带来的计算量非常大,空间复杂度在大图上边很吓人。为了使得不让这么多节点参与运算作者提出了上边说的这俩模块。
简单地说就是对CHW特征图做平均池化成1*1*C,然后对其做MSELoss。 文章还提出了GKD这东西,简单地说就是在网络结果算损失的时候,只算教师网络分类正确的,算损失的方式和st一样还是KL散度。公式如下 由于研究表明,在训练初期KD会帮助训练,但在末期反而会妨碍学生找到自己的最优解,因此采用Early Stop的方式防止过拟...
Spatial and Channel-wise Attention "SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning"这篇论文相当于同时进行了Spatial attention, Channel attention, Multi Layers attention.
Spatial-temporal channel-wise attention network for action recognition Video-based action recognition has become a challenging task in computer vision and attracted extensive attention from the academic community. Most existin... L Chen,Y Liu,Y Man - 《Multimedia Tools & Applications》 被引量: 0发...
attention-based convolutional recurrent neural network (ACRNN) to extract more discriminative features from EEG signals and improve the accuracy of emotion recognition. First, the proposed ACRNN adopts a channel-wise attention mechanism to adaptively assign the weights of different channels, and a CNN...